建筑工程圖形矢量化研究.pdf

1、工程圖矢量化是將紙質(zhì)工程圖掃描輸入計(jì)算機(jī)后，對(duì)所得的掃描位圖加以分析、識(shí)別，最終重建其中的圖形對(duì)象的過程。矢量化研究是圖紙復(fù)用、自動(dòng)理解等應(yīng)用的基礎(chǔ)，因而是CAD領(lǐng)域的一個(gè)熱點(diǎn)，有較高的應(yīng)用價(jià)值。自上世紀(jì)70代至今，人們提出了大量的矢量化方法，比較典型的大致可分為：基于細(xì)化的識(shí)別方法、基于圖形輪廓匹配的識(shí)別方法、基于正交方向搜索的識(shí)別方法(OZZ)、基于Hough變換的識(shí)別方法和基于掃描行結(jié)構(gòu)的識(shí)別方法等。這些算法為圖像識(shí)別

2、技術(shù)的發(fā)展做出了重要貢獻(xiàn)，但其實(shí)用程度仍有很大局限性。本文在分析現(xiàn)有矢量化方法的基礎(chǔ)上，總結(jié)出現(xiàn)有工程圖示量化方法局限性即過于注重局部信息或者整體信息，忽視了兩者相互依存，相互促進(jìn)的特征，提出局部——整體矢量化概念，在此新的理念的基礎(chǔ)上，本文提出了一種全新的基于條形塊結(jié)構(gòu)的掃描圖像識(shí)別處理方法。本文首先將掃描圖像分解為多個(gè)條形塊，提取各條形塊的幾何拓?fù)涮匦酝瑫r(shí)形成條形塊拓?fù)潢P(guān)系圖——圖元域，然后將整幅圖像的條形塊以圖元域?yàn)?/p>

3、單元，按照拓?fù)浼靶螒B(tài)特征進(jìn)行歸類，最后按類識(shí)別。本文所述方法比傳統(tǒng)的方法有較大的優(yōu)越性，這是由于本算法是基于條形塊的方法，它比基于細(xì)化的傳統(tǒng)方法更有效且有更強(qiáng)的抗干擾性能。在對(duì)圖像進(jìn)行操作時(shí)，為了提高處理層次，本文條形塊結(jié)構(gòu)。條形塊結(jié)構(gòu)是圖像具有某種同類特征的局部象素點(diǎn)的合理聚集，反映了相關(guān)聯(lián)象素的群體特性，因此它是象素點(diǎn)的高級(jí)表現(xiàn)形式，該結(jié)構(gòu)反映了具有某種同類特征的局部象素點(diǎn)的共同特性，可以說是從微觀到宏觀的一種中間過渡

4、形式。為了更好地體現(xiàn)算法的宏觀整體處理策略，本文按條形塊所蘊(yùn)含的幾何信息及條形塊之間拓?fù)溧徑雨P(guān)系對(duì)條形塊進(jìn)行歸類，并在歸類過程中濾除圖像噪聲。整體歸類算法是本文的重要算法之一，該算法從人的認(rèn)知規(guī)律出發(fā)，模擬人的視覺過程，利用條形塊的拓?fù)潢P(guān)聯(lián)特征及其所表達(dá)的內(nèi)容特性，著重從宏觀角度對(duì)圖像線條進(jìn)行了處理和識(shí)別。掃描圖像線條的交叉區(qū)域是識(shí)別處理的關(guān)鍵區(qū)域。為了提高電腦理解圖像的智能，本文采用智能跟蹤掃描法，該方法在交點(diǎn)處會(huì)進(jìn)行特

5、別處理，同時(shí)記錄下交點(diǎn)條形塊信息。這樣，交點(diǎn)條形塊在后續(xù)工作中，只充當(dāng)普通條形塊的聯(lián)絡(luò)員，將普通條形塊有機(jī)的聯(lián)合起來。在識(shí)別過程中，交點(diǎn)不參與識(shí)別，解決了交點(diǎn)區(qū)域難處理問題。智能跟蹤掃描法是本文核心創(chuàng)新點(diǎn)。最后，掃描圖像的矢量化工作十分簡(jiǎn)潔。整體歸類操作，將屬于同一的圖形元素的所有條形塊放在一起，形成直線、圓、圓弧和曲線候選鏈表。每一個(gè)鏈表就是一個(gè)圖形元素。由此，可以根據(jù)個(gè)圖形元素的自身特征設(shè)計(jì)矢量化方法。本文，根據(jù)各圖形

6、元素的特征選擇了合理的矢量化了理論。對(duì)于直線，參數(shù)少，型值點(diǎn)豐富，由此采用最小二乘法；對(duì)于圓和圓弧，根據(jù)圓和圓弧的幾何特征，即三點(diǎn)決定一個(gè)圓的基本原理，進(jìn)行衍生識(shí)別；對(duì)于曲線，本文采用基于Bezier曲線擬合理論的Cateljau算法擬合。本文將核心技術(shù)智能跟蹤掃描法與傳統(tǒng)的掃描方法通過實(shí)驗(yàn)進(jìn)行比較，結(jié)果表明本文的創(chuàng)新技術(shù)很好的克服了傳統(tǒng)方法的缺陷，效果甚佳。關(guān)鍵字：工程圖矢量化，圖像處理，條形塊，圖元域，直線矢量化，圓弧矢